Mongodb常用索引介绍

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所属分类:mongo 存储应用
Mongodb常用索引介绍
【摘要】 索引的作用: 当一个集合数据量很大时,从这个集合中查找某条记录时,会从这个集合的第一条顺序查找起直到找到特定记录或者查找完整个集合,这个查找时间会很长,查询花费的时间几十秒到几分钟。而索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,当查找特定记录时就从这个特殊的易于遍历的数据结构中查找,查询花费的时间大大的缩短。创建索引:MongoDB使用 createIndex () ...

索引的作用:

当一个集合数据量很大时,从这个集合中查找某条记录时,会从这个集合的第一条顺序查找起直到找到特定记录或者查找完整个集合,这个查找时间会很长,查询花费的时间几十秒到几分钟。而索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,当查找特定记录时就从这个特殊的易于遍历的数据结构中查找,查询花费的时间大大的缩短。

创建索引:

MongoDB使用 createIndex () 方法来创建索引,具体命令:db.collection. createIndex ({key:1}),其中collection为要在集合上创建索引的集合名,Key 值为你要创建的索引字段,1为指定按升序创建索引,-1为指定按降序创建索引。

索引分类:

单字段索引:

只在一个字段上建立索引,db.collection. createIndex ({key:1}),这样就在集合collection上的字段key创建了升序的单字段索引。建立了单字段索引后,就能加速对key字段的查询速度。Mongodb对每个集合默认建立的_id字段就是一个单字段索引,也是唯一的主键。

复合索引:

db.collection. createIndex ({key:1,key1:1})建立在两个字段key,key1上的复合索引,所谓复合索引就是针对多个字段联合创建的索引,先按第一个字段排序,第一个字段相同的文档按第二个字段排序,依次类推。复合索引不仅能满足多个字段组合起来的查询,也能满足所以能匹配符合索引前缀的查询。例如db.collection. createIndex ({key:1,key1:1})不仅能在字段key,key1上加速查询,也能满足只查找key字段的加速查询。但如果只查找key1字段,则无法进行索引加速。如果经常在key1字段上查询,则应该建立db.collection. createIndex ({key1:1,key:1})的符合索引。除了查询的需求能够影响索引的顺序,字段的值分布也是一个重要的因素。如果 key字段的取值很有限,即拥有相同key字段的文档会有很多;而key1字段的取值则丰富很多,拥有相同key1字段的文档很少,则先按key1字段查找,再在相同key1的文档里查找key字段更为高效。

hash索引:

db.collection.createIndex({key: "hashed"})这样就在字段key上创建了hash索引,mongodb自动计算字段的hash值,无需用户计算,hash索引只能进行字段的完全匹配查询,不能进行范围查询。

索引的一些特殊属性:

唯一索引:

对于某些字段值,用户希望是唯一的不重复的,这时就可以设置索引的属性为唯一的。db.collection.createIndex({ key: 1 },{ unique: true })在创建key字段为索引的时候加上属性字段unique建立的就是唯一单字段索引。db.collection.createIndex({ key: 1, key1: 1 },{ unique: true })创建的就是唯一复合索引。

TTL索引:

如果希望当某些记录超过一段时间后,自动从数据库里面被删除,那就可以在建立索引的时候带上TTL属性,但需要满足一个条件:建立TTL索引的那个字段必须是data类型的字段或者包含data类型的数组。db. collection.createIndex({ "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 }),其中lastModifiedDate字段的类型必须是data或包含data的数组,这样当lastModifiedDate字段的值距离当前时间值超过3600秒后就会被删除。

索引优化:

当一个建立索引的查询依然花费较长时间时,怎么看这个索引存在的问题呢?可以通过查询计划来决定如何优化。在查找语句后面加上.explain()例如: db.collection.find({key: 18}).explain(),通过查询的执行计划可以看出索引上是否存在问题:查询的字段没有建立索引,建立了索引但执行查询时没有使用预期的索引。

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